Исследователи представили Glovity — недорогую систему телеуправления роботами, которая стоит всего $300 и обеспечивает пространственную обратную связь по силам и моментам. Система состоит из тактильной перчатки за $70 и механизма силовой обратной связи за $230. Представьте, что вы управляете роботизированной рукой как своей собственной — чувствуете сопротивление предметов, силу нажатия и можете деликатно переворачивать страницы книги.
Ключевая особенность Glovity — четырехмерная силовая обратная связь через систему из четырех сервомоторов XL330, закрепленных на предплечье оператора. Когда робот касается объекта, оператор физически ощущает силы по осям X и Y через специальный механизм двойных тяг. Это как если бы вы надели экзоскелет, который передает все тактильные ощущения от робота прямо в ваши руки. Вся система работает на частоте до 100 Гц с минимальной задержкой.
Тактильная перчатка использует 6 IMU-модулей WitMotion JY61P — пять на кончиках пальцев и один на тыльной стороне ладони. Для точного захвата тонких предметов применяется датчик Холла 49E на большом пальце в паре с магнитом на указательном. Эта комбинация решает главную проблему роботизированного захвата — структурные различия между человеческой и роботизированной кистями. Система собирается за несколько часов из 3D-печатных деталей по принципу конструктора LEGO.
В экспериментах с 10 участниками Glovity показала впечатляющие результаты. При переворачивании страниц книги система с силовой обратной связью обеспечила значительно более высокий процент успеха по сравнению с управлением только через визуальные сигналы. Участники смогли точно определять направление приложенных сил и даже управлять роботом в динамических задачах вроде раскачивания компьютерной мыши без визуального контроля.
Для обучения ИИ исследователи интегрировали данные о силах в диффузионные модели имитационного обучения. Результат: робот научился переворачивать страницы с успешностью 80% (16 из 20 попыток) при использовании силовых данных против 45% (9 из 20) без них. В задаче передачи объектов между человеком и роботом система достигла 75% успешности (15 из 20 попыток), научившись ждать, пока человек потянет игрушку, прежде чем отпустить её.
Источник новости и обложки: arxiv.org